Datenqualität – Was das ist und wie Sie sie verbessern können

Datenqualität ist heutzutage ein wichtiges Thema, da immer mehr Organisationen auf datengestützte Entscheidungen angewiesen sind. Von kleinen Unternehmen bis hin zu multinationalen Konzernen wollen wir alle sicherstellen, dass unsere Daten dem höchstmöglichen Standard entsprechen. Aber was genau ist "Datenqualität" und wie kann man sie sicherstellen?

In diesem Artikel erfahren Sie, was Datenqualität bedeutet, warum sie wichtig ist und wie Sie die Qualität Ihrer eigenen Daten verbessern können.

Was ist Datenqualität überhaupt?

Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Korrektheit und Vollständigkeit von Daten. Eine geringe Datenqualität bedeutet oft, dass Daten fehlen, inkorrekt oder inkonsistent sind.

Das Thema Datenqualität wird häufig dann relevant, wenn Daten verwendet werden sollen und festgestellt wird, dass etwas nicht stimmt. Eine niedrige Datenqualität kann viele Ausprägungen haben, von fehlenden Daten bis hin zu falschen Einträgen.

Wieso Datenqualität so wichtig ist

Die Qualität von Daten hat eine enorme Auswirkung auf unser tägliches Leben, besonders wenn es um Entscheidungen geht. Daten, die fehlerhaft oder unvollständig sind, können schnell zu falschen Schlussfolgerungen führen. Daher ist es von großer Bedeutung, dass Daten systematisch erfasst, kategorisiert und gepflegt werden, um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten.

Gute Datenqualität erleichtert nicht nur das gemeinsame Arbeiten und wirkt sich positiv auf die Stabilität eines Systems und Produkts aus, sondern spart auch Kosten, Aufwand und Zeit.

In Anbetracht dessen ist es unaufschiebbar, dass Unternehmen und Organisationen einen Schwerpunkt auf die Datenqualität legen, um sicherzustellen, dass ihre Geschäftsprozesse reibungslos ablaufen und sie ihre Ziele effektiver erreichen können.

Messung der Datenqualität

Es gibt verschiedene Datenqualitätskriterien, die sich dazu eignen, die Qualität zu messen. In der Regel werden zur Messung nicht alle, sondern die Kriterien herangezogen, die je nach Zweck am offensichtlichsten sind.

Vollständigkeit

Eines der wichtigsten Kriterien zur Messung der Datenqualität ist Vollständigkeit. Das bedeutet, dass ein Datensatz alle notwendigen Attribute enthalten sollte und diese Attribute alle notwendigen Daten enthalten sollten. Wenn ein Datensatz unvollständig ist, kann dies zu falschen Ergebnissen und Entscheidungen führen. Eine regelmäßige Überwachung und Pflege der Daten gewährleistet nicht nur die Vollständigkeit, sondern auch die Integrität und Richtigkeit der Informationen.

Eindeutigkeit

Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Messung der Datenqualität ist die Eindeutigkeit der Datensätze, denn nur so können sie richtig interpretiert werden. Wenn ein Datensatz mehrere Interpretationsmöglichkeiten hat, kann er schnell ungenau oder sogar irreführend werden. Es müssen also klare Kriterien für die Messung der Datenqualität festgelegt werden, um sicherzustellen, dass alle Datensätze eindeutig interpretierbar sind.

Korrektheit

Fehlerhafte Daten können sich auf die Effektivität von Geschäftsprozessen auswirken und zu unzuverlässigen Ergebnissen führen. Daher ist es wichtig, Kriterien zur Messung der Datenqualität zu definieren, insbesondere die Korrektheit von Daten. Korrektheit bezieht sich auf die Genauigkeit von Daten, einschließlich der Richtigkeit von Zahlen und der Zuverlässigkeit von Informationen.

Um die Korrektheit von Daten zu gewährleisten, müssen verschiedene Aspekte berücksichtigt werden, wie z.B. die Überprüfung der Daten gegen Quellen von Vertrauenswürdigkeit, die Verwendung von Datentypen und -formaten, die regelmäßige Überprüfung von Daten auf Fehler und die Integration von Mechanismen zur Fehlerbehebung.

Aktualität

Die Aktualität von Daten ist von großer Bedeutung, wenn es darum geht, Entscheidungen zu treffen, die auf genauen und zuverlässigen Informationen basieren. Aktualität bedeutet, dass die Daten zum Zeitpunkt der Analyse noch relevant und auf dem neuesten Stand sind.

Um sicherzustellen, dass Daten immer aktuell sind, müssen sie regelmäßig aktualisiert und überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie weiterhin relevant sind und den aktuellen Anforderungen entsprechen. Nur dann können Unternehmen fundierte und richtige Entscheidungen treffen.

Genauigkeit

Um aussagekräftige Entscheidungen auf der Basis von Daten zu treffen, ist die Qualität der Daten unerlässlich. Eine der wichtigsten Kriterien dabei ist die Genauigkeit. Die Daten müssen in der geforderten Exaktheit vorliegen, um eine verlässliche Entscheidungsgrundlage zu bieten. Ob es sich nun um Kundeninformationen, Verkaufszahlen oder Produktqualitätsmerkmale handelt – nur wenn die Daten genau sind, können Schlüsse daraus gezogen werden, die einem Unternehmen oder einer Organisation wirklich weiterhelfen.

Konsistenz

Eines der Kriterien zur Messung der Datenqualität ist die Konsistenz der Daten. Dies bedeutet, dass ein Datensatz keine Widersprüche aufweisen darf, weder innerhalb noch im Vergleich zu anderen Datensätzen. Ungenaue oder inkonsistente Daten können zu Fehlern und Verzögerungen in wichtigen Entscheidungen führen, während konsistente und genaue Daten einen klaren und präzisen Einblick in den Betrieb eines Unternehmens bieten.

Redundanzfreiheit

Ein weiteres Kriterium für gute Datenqualität ist die Redundanzfreiheit, was bedeutet, dass es innerhalb der Datensätze keine Dubletten geben darf. Mit anderen Worten, jedes Stück Information sollte nur einmal vorhanden sein, um eine klare und präzise Analyse zu ermöglichen. Wenn es Duplikate in den Datensätzen gibt, können diese zu falschen Ergebnissen führen und dazu führen, dass wichtige Informationen übersehen werden.

Relevanz

Um sinnvolle Entscheidungen treffen zu können, ist es wichtig, dass die vorliegenden Daten auch relevant sind. Denn nur dann können die Informationen den entsprechenden Informationsbedarf erfüllen. Die Relevanz der Datensätze ist also ein entscheidendes Kriterium bei der Messung der Datenqualität. Dabei geht es um eine klare Definition der Datenanforderungen und eine Überprüfung, ob die vorhandenen Daten diese Anforderungen erfüllen. Nur wenn dies der Fall ist, können sie als verlässliche Basis für wichtige Entscheidungen dienen.

Einheitlichkeit

Bei der Einheitlichkeit geht es darum, dass alle Informationen innerhalb eines Datensatzes einheitlich strukturiert sind und die Darstellung der Daten konsistent erfolgt. Die Einheitlichkeit spielt vor allem bei der Verarbeitung von großen Datenmengen eine wichtige Rolle, um Fehler und Ungenauigkeiten zu vermeiden. Denn nur wenn die Daten einheitlich präsentiert werden, können sie verglichen und ausgewertet werden. Dabei gilt es nicht nur die Struktur, sondern auch die Schreibweise, Einheiten und Formate zu standardisieren. Denn nur so kann eine hohe Datenqualität gewährleistet werden, die für eine effiziente und sinnvolle Nutzung der Daten unerlässlich ist.

Zuverlässigkeit

Ein weiteres wichtiges Kriterium ist die Zuverlässigkeit der Daten. Es ist wichtig, dass die Entstehung der Daten nachvollziehbar ist, damit man ihre Authentizität überprüfen kann. Wenn zum Beispiel Daten aus verschiedenen Quellen stammen, kann es schwierig sein, ihre Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Daher ist es entscheidend, dass die Quellen, aus denen die Daten stammen, geprüft werden und dass die gesamte Datenerfassung und -verarbeitung einen klaren und verlässlichen Prozess hat.

Verständlichkeit

Ein weiterer entscheidender Faktor bei der Messung der Datenqualität ist schließlich ihre Verständlichkeit. Die Datensätze müssen so strukturiert und benannt sein, dass sie den Erwartungen der Informationsempfänger entsprechen. Es ist wichtig, dass Fachbegriffe korrekt und eindeutig verwendet werden, damit sie klar und verständlich sind. Wenn die Daten nicht korrekt benannt oder strukturiert sind, kann es zur Verwirrung und Missverständnissen kommen. Somit ist es von großer Bedeutung, bei der Erfassung und Verarbeitung von Daten stets die Perspektive der Informationsempfänger im Blick zu haben und sicherzustellen, dass die Daten ihre Bedürfnisse erfüllen. Nur so können hochwertige und verständliche Datensätze geschaffen werden.

Wie kann schlechte Datenqualität zustande kommen?

Fehlende Data Governance

Um schlechte Datenqualität zu vermeiden, ist es wichtig, eine gute Data Governance zu haben. Wenn es jedoch an dieser fehlt, können schnell Fehler und Missverständnisse in den Daten entstehen. Fehlende Richtlinien und Standards für den Umgang mit Daten können zu Inkonsistenzen und Unklarheiten führen. Auch eine schlechte Datenvalidierung und mangelnde Überprüfung der Dateneingabe können zu fehlerhaften Daten führen. Eine schlechte Datenqualität kann negative Auswirkungen auf Entscheidungen und Geschäftsprozesse haben, daher ist es wichtig, sich der Bedeutung einer guten Data Governance bewusst zu sein.

Daten-Silos

Daten-Silos sind weithin als eine der Hauptursachen für schlechte Datenqualität bekannt. Sie entstehen, wenn Daten in verschiedenen Systemen oder Abteilungen isoliert gespeichert werden und somit nicht zusammengeführt werden können. Dies führt zu Datenduplizierung, Inkonsistenz und Verwechslungen. Daten-Silos können auch zu einer begrenzten Sicht auf Daten führen, was zu Fehlinterpretationen und Entscheidungen aufgrund unvollständiger Informationen führen kann. Es ist wichtig, Daten-Silos zu vermeiden, indem man die Datenintegration verbessert und eine gemeinsame Informationsbasis schafft. Dies wird nicht nur die Datenqualität verbessern, sondern auch die Entscheidungsfindung und damit die Gesamtleistung des Unternehmens beeinflussen.

Mangelhafte Datendokumentation

Die Qualität von Daten hat einen hohen Stellenwert in der heutigen Geschäftswelt. Allerdings kann es vorkommen, dass Daten nicht den gewünschten Qualitätsstandard erreichen. Insbesondere mangelhafte Datendokumentation trägt zur Entstehung schlechter Datenqualität bei. Ohne eine vollständige Dokumentation der verwendeten Datenquellen, Datenarten, Datenvalidierungen und Änderungen können Fehler auftauchen, die die gesamte Datenqualität beeinträchtigen. Es ist daher unerlässlich, eine umfassende Datendokumentation vorzunehmen, um eine einheitliche und zuverlässige Datenqualität zu gewährleisten.

Fehlende Abstimmung

Die schlechte Qualität von Daten kann auf viele Weisen entstehen, und eine der Ursachen liegt in der fehlenden Abstimmung zwischen Technik und Domäne.

Wenn Techniker und Domänenexperten nicht miteinander kommunizieren und eine klare Vorstellung davon haben, welche Daten benötigt werden und wie sie genutzt werden sollen, können die gesammelten Informationen ohne klare Struktur und Bedeutung sein. Das führt dann dazu, dass Fehler bei der Datenerfassung und -integration auftreten können, was wiederum zu einer schlechten Informationsqualität führt.

Eine enge Zusammenarbeit zwischen den beteiligten Parteien ist daher unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Daten, die gesammelt werden, korrekt und aussagekräftig sind.

Unklare Datenstrategie

Eine unklare Datenstrategie ist oft ein Grund für schlechte Datenqualität. Ohne eine klare Vorstellung davon, was gesammelt werden sollte und wie es gesammelt werden sollte, ist es schwierig, genaue und wertvolle Informationen zu erhalten. Wenn ein Unternehmen keine klare Datenstrategie hat, kann es sich auf die Sammlung von Daten konzentrieren, die nicht wesentlich sind oder nicht zur Unterstützung ihrer Ziele beitragen. Dies kann dazu führen, dass verschwendete Ressourcen und Zeit auf eine Information verwendet werden, die nicht sinnvoll ist und nicht zur Verbesserung des Geschäftserfolgs beiträgt.

Mit einer klaren Datenstrategie kann das Unternehmen zielgerichtet arbeiten, genaue Informationen sammeln und wertvolle Erkenntnisse aus den Daten gewinnen.

Menschliche Fehler

Menschliche Fehler sind eine weitere Ursache für eine schlechte Datenqualität. Es kann so einfach sein wie ein Tippfehler oder das Überspringen von Schritten in einem Prozess. Zeitdruck kann auch dazu führen, dass ein Mitarbeiter eine Aufgabe schnell erledigt, ohne sorgfältig auf die Genauigkeit zu achten. Manchmal können sogar Mismatched Daten importiert werden, wenn eine Datei inkorrekt benannt oder gespeichert wird.

Es ist wichtig, dass Unternehmen Schulungen und Guidelines bereitstellen, um Fehler zu minimieren und Mitarbeitern zu helfen, ihre Arbeit so präzise wie möglich zu erledigen. Auf diese Weise können potenzielle Kosten durch Datenkorrekturen oder -wiederherstellungen reduziert werden.

Welche Probleme löst schlechte Datenqualität aus?

Nicht korrekte Analysen

Eine schlechte Datenqualität kann zu schwerwiegenden Problemen führen, insbesondere wenn es um die Analyse geht. Wenn die Qualität der Daten nicht stimmt, können Analysen nicht korrekt durchgeführt werden. Das Ergebnis sind falsche Interpretationen und Schlussfolgerungen, die zu Fehlentscheidungen führen können.

Unternehmen, die auf Datenanalyse angewiesen sind, sollten sicherstellen, dass ihre Daten von hoher Qualität sind, um verlässliche Ergebnisse zu erhalten. Nur so können sie die tatsächlichen Bedürfnisse ihrer Kunden verstehen und bessere Entscheidungen treffen, die ihr Geschäft voranbringen.

Schwierigkeit, rechtliche Vorgaben umzusetzen

Es ist kein Geheimnis, dass Daten eine Schlüsselrolle in unserem täglichen Leben spielen und einen großen Einfluss auf Unternehmen und Organisationen haben. Aber was passiert, wenn diese Datenqualität nicht stimmt? Das kann zu einer Vielzahl von Problemen führen, vor allem wenn es um die Einhaltung rechtlicher Vorgaben geht.

Compliance-Regeln sind notwendig, um sicherzustellen, dass Unternehmen und Organisationen ethisch und legal handeln. Wenn jedoch die Datenqualität mangelhaft ist, wird es schwierig diese Vorgaben einzuhalten. Schlechte Datenqualität kann eine Spirale von Fehlinformationen und fehlerhaften Entscheidungen in Gang setzen, die schwerwiegende Folgen haben können. Es ist daher wichtig, dass Unternehmen und Organisationen sicherstellen, dass ihre Datenqualität genau und zuverlässig ist, um mögliche rechtliche Probleme zu vermeiden.

Erhöhte Kosten

Eine schlechte Datenqualität kann ein teures Problem sein. Durch den Mehraufwand, der benötigt wird, um fehlerhafte Daten zu bereinigen oder zu korrigieren, können sich die Kosten schnell erhöhen. Mit ungenauen oder doppelten Datensätzen, falschen Adressen oder Inkonsistenzen in den Daten können Unternehmen viel Zeit und Geld verschwenden. Lieferanten können beispielsweise zu der falschen Adresse fahren und Angebote können falsch geschrieben werden. Auch können Datenfehler zu Fehlentscheidungen in Unternehmen führen.

Aus diesem Grund ist es wichtig, die Qualität der Daten regelmäßig zu überprüfen und zu verbessern, um mögliche negative Auswirkungen auf die Geschäftsentwicklung zu vermeiden.

Umsatzverlust

Schlechte Datenqualität kann für Unternehmen erhebliche Probleme verursachen, insbesondere in Bezug auf den Umsatzverlust durch mangelnde Stammdatenqualität. Wenn Unternehmen nicht in der Lage sind, ihre Daten effektiv zu nutzen, können sie wertvolle Geschäftsmöglichkeiten verpassen. Ohne genaue und zuverlässige Stammdaten können Unternehmen Schwierigkeiten haben, Vertriebs- und Marketingkampagnen durchzuführen, Kundenbedürfnisse zu verstehen und Produkte effektiv zu verwalten. Durch unzuverlässige Daten können zudem Entscheidungen auf Grundlage fehlerhafter Informationen getroffen werden, die die Geschäftsergebnisse negativ beeinflussen. Es ist daher wichtig, dass Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten von hoher Qualität sind, um die Rentabilität und Wirksamkeit Ihres Unternehmens zu optimieren.

Imageschäden

Eine schlechte Datenqualität kann eine Vielzahl von negativen Auswirkungen verursachen. Insbesondere kann sie dazu führen, dass Unternehmen Imageschäden erleiden. Wenn Datenbanken fehlerhaft, unvollständig oder veraltet sind, leidet das Vertrauen der Kunden und Geschäftspartner in die Seriosität des Unternehmens. Das wiederum kann zu einem Verlust an Glaubwürdigkeit sowie zu einem Rückgang an Kunden und Umsatz führen.

Es ist daher entscheidend, dass Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten von hoher Qualität sind, um mögliche Imageschäden zu vermeiden. So können sie sicherstellen, dass sie sich positiv von der Konkurrenz abheben und Kunden und Geschäftspartner auf lange Sicht zufriedenstellen.

So können Sie die Qualität Ihrer Daten verbessern

Ihre Geschäftsentscheidungen sind nur so gut, wie die Qualität Ihrer Daten. Eine schlechte Datenqualität kann zu Fehlentscheidungen führen, die sich negativ auf Ihr Unternehmen auswirken. Um sicherzustellen, dass Sie verlässliche und genaue Informationen verwenden, sollten Sie Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten von hoher Qualität sind.

Data Governance

Die Gewährleistung von Datenqualität hat in der heutigen digitalen Landschaft eine enorm wichtige Bedeutung. Eine wirksame Methode, um die Qualität Ihrer Daten zu verbessern, ist die Implementierung einer guten Data Governance. Durch den Aufbau eines klaren Regelwerks und Einsatz angemessener Systeme und Prozesse können Daten schneller und zuverlässiger zugänglich gemacht werden. Ein effektives Regelwerk kann auch dazu beitragen, die Darstellung und Interpretation von Daten zu harmonisieren und dadurch die Entscheidungsfindung der Nutzer zu verbessern.

Zusammenfassend ermöglicht eine robuste Data Governance sowohl internen als auch externen Akteuren, sich auf eine fundamentale Datenquelle zu verlassen, auf die sie bauen können.

Data Steward

Um die Qualität Ihrer Daten zu verbessern, brauchen Sie außerdem einen Data Steward. Der Data Steward ist dafür zuständig, die Daten in Ihrem Unternehmen zu verwalten und ihre Genauigkeit und Vollständigkeit zu gewährleisten. Er arbeitet eng mit den verschiedenen Teams in Ihrem Unternehmen zusammen, um sicherzustellen, dass alle Daten korrekt erfasst und gepflegt werden. Ein guter Data Steward hat ein tiefes Verständnis für Ihre Geschäftsprozesse und weiß, welche Daten wichtig sind und wie sie verwendet werden können.

Mit einem zuverlässigen Data Steward an Ihrer Seite können Sie sicher sein, dass Ihre Daten immer auf dem neuesten Stand sind und Ihre Entscheidungen auf soliden Grundlagen basieren.

Data Downtime

Eine Möglichkeit, die Qualität Ihrer Daten zu verbessern, ist die Berechnung der sogenannten "Data Downtime". Hierbei handelt es sich um die Gesamtzeit, in der Daten aufgrund von Fehlerhaftigkeit, Nichtverfügbarkeit, Fehlen oder anderweitigen Einschränkungen nicht zur Verfügung stehen. Diese Zeit lässt sich messen und dokumentieren, um Schwachstellen im Datenmanagement zu identifizieren und zu beseitigen. Durch eine bessere Datenqualität können Unternehmen ihre Prozesse optimieren und bessere Entscheidungen treffen.

Datenqualität automatisieren

Um die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit Ihrer Daten sicherzustellen, ist die Automatisierung von Datenqualität ein wesentlicher Schritt. Hierbei geht es um die Verwendung von Tools oder Machine Learning, um die Einhaltung Ihrer Richtlinien automatisch zu überwachen und Verstöße zu erkennen. Durch die Automatisierung können Sie potenzielle Fehler schnell identifizieren und korrigieren, was Zeit und Ressourcen spart. Wenn Sie auf der Suche nach einer Möglichkeit sind, Ihre Datenqualität zu verbessern, sollten Sie diese Option unbedingt in Betracht ziehen.

Trainings und Workshops

Eine gute Datenqualität ist unerlässlich für Unternehmen, die sich dem Wettbewerb stellen wollen. Und damit diese Qualität auch wirklich gewährleistet ist, benötigen Unternehmen nicht nur die richtigen Technologien und Strukturen, sondern auch ein entsprechendes Mindset bei ihren Mitarbeitenden. Dafür sind spezielle Trainings und Workshops sehr hilfreich. Es geht hierbei nicht nur darum, Mitarbeitenden den Umgang mit neuen Technologien beizubringen, sondern auch um ein Verständnis für die Bedeutung einer guten Datenqualität im Unternehmen zu schaffen.

Ein solches Mindset ist entscheidend für den langfristigen Erfolg eines Unternehmens und kann dazu beitragen, dass Daten zu einem treibenden Kraftstoff für Entscheidungen und Innovationen werden.

Datenqualität – FAQ

Was versteht man unter dem Begriff Daten? Unter Daten versteht man Informationen, die ein Computer verarbeiten kann. Daten sind wichtig, damit auf Business Intelligence basierende Entscheidungen einfacher getroffen und Geschäftsprozesse unterstützt werden können.

Warum ist Datenqualität wichtig?

Eine solide Datenbasis ist die Grundlage für wichtige Entscheidungen. Nur dann, wenn Ihre Daten eine hohe Qualität aufweisen, können Sie ihnen vertrauen, mit ihnen (auch innerhalb eines Teams) arbeiten und Zeit sowie Kosten sparen.

Wie kann man Datenqualität messen?

Wenn es darum geht, die Datenqualität in Ihrer Abteilung oder Ihrem Unternehmen zu messen, gibt es verschiedene Kriterien, die Sie zur Bewertung heranziehen können. Beispiele hierfür sind die Vollständigkeit, die Korrektheit, die Eindeutigkeit sowie die Aktualität der Daten.